黄荣怀 | 准确把握新一轮科技革命赋能教育变革的核心价值

信息技术对教育发展具有革命性影响，是教育改革与发展的制高点和突破口。党的十八大以来，在国家教育信息化相关政策推动下，在教育工作者和社会各界共同努力下，我国的教育信息化实现了跨越式发展和历史性突破。从《教育信息化十年发展规划（2011—2020年）》战略目标的顺利实现，到“教育信息化2.0行动计划”的深入实施和“智慧教育示范区”建设的稳步推进，再到国家教育数字化战略行动的全面启动，我国教育信息化经历了工具辅助、整合应用和融合创新三个发展阶段，整体上已接近国际先进水平，目前正处于数字技术与教育教学融合创新的关键时期。

概括来讲，我国教育信息化主要有三个经验：一是教育信息化基础设施建设基本实现全覆盖。到2022年底，全国中小学（含教学点）联网率已达100%，99.9%的学校出口带宽达到100M以上，超过四分之三的学校实现无线网络覆盖，99.5%的学校拥有多媒体教室，夯实了教育数字化转型的基座。二是世界最大的教育资源库和服务平台基本建成。国家智慧教育公共服务平台上线以来，已汇集了基础教育4.4万条资源、高等教育2.7万门优质慕课，职业教育在线精品课6700余门，平台总访问量超过67亿次，促进了教育资源配置的公平化，为建设全民终身学习的学习型社会提供了有力支撑。三是抗击疫情，实施了史无前例的大规模在线教学。疫情期间，我国以信息化有效支撑了全国近3亿师生“停课不停学”，保障了教育的连续性，对促进信息技术与教育的深度融合起到了巨大的推动作用。

教育信息化可以广义地理解为科技赋能教育。人工智能技术在教育中的应用将为应对教育现代化面临的重大挑战提供新思路和新方案，助力实现规模化教育与个性化培养的有机结合。科技赋能教育变革的核心价值集中体现为赋能学生、赋能教师和赋能学校三个方面。

第一，赋能学生，助力个性化学习。智能技术支持下的自主学习、探究式学习和协作学习，改变了统一步调、统一方式、统一评价的传统学习方式，使以班级为单位的“集体学习”向个性化学习转变。智能技术通过记录学生的学习计划和成长轨迹，识别学生的长处、弱点和学习偏好等为每个学生“画像”，从而实现精准的资源推荐和学习路径选择，支持学生进行个性化学习。

第二，赋能教师，改变教学模式。智能助教可以帮助教师完成作业批改、简单测试、资源寻找等机械性和重复性工作，使教师有更多时间和精力与学生进行一对一交流。智能导学系统可以更好地识别并把握不同学生在学习上的差异，帮助教师实施精准教学和评估，实现差异化资源、差异化任务、差异化作业、差异化辅导、差异化评价，使教学更具吸引力、参与性和有效性，促进学生能动地学习。教师还可以根据学生可视化学习分析报告进行自我改进，增强反思能力，使教学行为更加科学化。

第三，赋能学校，升级学习环境。智能技术赋能学校将升级基础设施，把校内各种设备、环境与人联结起来，突破“数据孤岛”，创设绿色、开放、智能和融通的校园学习环境；搭建智能化家校合作平台，为系统化和常态化的家校互联共育提供可能；以学生为中心构建跨时空、开放融合的泛在教育环境，促进学校、家庭和社会的协同共融，打造新的教育生态。

当前，以人工智能为代表的颠覆性技术在全球急速推进，掀起了新一轮科技革命，给人类的生产、生活与思维方式带来了根本性、基础性、彻底性的影响，表现为生产方式的转变与产业结构的调整、人类生存状态与生活图景的重塑和全球创新版图的重构。新一轮科技革命与过往科技革命的显著不同在于，当下的新技术正集群式、持续性、全方位渗透于生产和生活，引发了各领域的结构重组和流程再造。

教育作为最重要的社会子系统，其组织模式和服务模式也在发生着巨大变化。科技与教育两大领域正在以主动的姿态向对方渗透，且呈现出深度融合的发展趋势和变革特征。过去谈及科技与教育的融合，强调的是利用科技手段来优化教育教学过程、教学内容、教学工具和学校管理等，即科技赋能教育。随着全球数字化的演进，在科技进步、社会转型和教育变迁三者的相互作用下，科技与教育正逐渐形成全领域、全要素、全链条、全业务等系统性深度融合的新格局，呈现广泛性、多样性、价值多元等特征。科技变革教育的实践也正从单一的科技赋能拓展至社会转型、科技赋能、教育变革和变革有序四个维度，科技与教育的深度融合需要在各教育场景中按照“需求—融入—演化—治理”四环节有序推进与迭代发展。

智能技术与教育深度融合的四维空间

第一，科技发展对教育提出了新需求。智能技术驱动的科技进步引发了社会结构的改变，国际竞争与文化冲突对教育产生了巨大的外驱力。社会转型呼唤能够服务于国家发展急迫需要和长远需求的复合型创新人才，教育必须洞悉时代需求，并作出积极回应。第二，科技通过“赋能”融入并重塑教育生态。科技赋能教育的核心价值在于实现创新与变革，表现为人工智能促进学生成长、人工智能助力教师发展、智能技术升级学习环境等。第三，科技加持的实验研究促进教育系统的变革和演化。教育是最为复杂的社会系统之一，需要仔细探究其变革背后的深层原因和内隐规律。科技加持的实验研究将围绕新理念、新课程与新教材，学生核心素养、群体与区域教育均衡等核心问题，揭示教育演化的机制，指导并优化教育系统变革。第四，智能技术治理保障教育变革有序推进。智能技术在教育中的不当使用将带来伦理、隐私保护与安全等风险，只有有效的智能技术治理才能保障教育系统变革的有序推进。

随着以ChatGPT为代表的基于大型语言模型（Large Language Models）的生成式人工智能技术的突破性进展，人工智能技术迎来了又一次重大飞跃，各类智能技术的广泛应用也促使科技与教育的系统性融合进一步加速。

大型语言模型（Large Language Models，LLM）是包含数以亿计参数的语言模型，它通过大规模数据集训练来预测和生成文本和其他内容。开发此类模型的主要目标之一是使人工智能在更复杂和微妙的场景中具备理解和生成自然语言文本的能力。继GPT-3.5之后，OpenAI公司推出的GPT-4不仅可以接收文本输入，还支持图像输入，在对话系统、文本摘要和机器翻译等领域具有广泛的应用潜力。这种大型多模态模型在自然语言理解与内容生成方面所具备的启发性内容生成能力、对话情境理解能力、序列任务执行能力、程序语言解析能力体现了当前生成式人工智能领域的重要突破和价值，也开辟了其在教育领域的应用前景。

智能技术的进步也带来了智能机器人产业的迅猛发展。近年来，机器人在教育中的应用日益广泛，教育机器人是智能学习环境的重要组成部分，人类教师与机器人教师协同的“双师模式”提升了教学过程的互动性和参与性，增强了学习效果。2021年联合国教科文组织发布的《人工智能与教育：政策制定者指南》指出，在教育中使用智能机器人是利用人工智能来加强教育的一种方式。各国政府也相继推出发展智能机器人的举措，推动智能时代的教育发展。我国教育部、工信部等部委发布了“教育信息化2.0行动计划”、《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》《“十四五”机器人产业发展规划》等文件，要求加强智能教学助手、教育机器人、智能学伴、语言文字信息化等关键技术的研究与应用，实现“人机共教、人机共育”。现阶段，教育机器人已在STEM教育、编程教育、语言学习、教学模式转型、认知训练等方面展现出巨大潜力，特别是在儿童语言发展和自闭症儿童教育中的应用日益广泛。

以ChatGPT、教育机器人等为代表的智能技术融入教育教学将催生人机协同的教学新形式。一方面，人类教师与智能技术将形成互补、协同、创新的关系。教师应不断提升数字素养与技能，学会基本的人工智能知识和原理，并利用人工智能进行学习，增强学科能力和教学能力，借助人工智能开展教学，并通过教研活动分享应用经验，挖掘其教育效益。另一方面，学生将通过智能技术获得更好的个性化学习支持与服务。智能技术能够快速生成学习材料，帮助学生学习课程内容、进行课后复习，更好地获取知识；智能技术能够为学生提供良好的互动学习体验，提升学生学习投入度，有效开展自主学习；智能技术能为学生提供多元的学习支持服务，帮助学生进行学习时间管理、学习任务与过程管理等。

但是，智能技术的增强和普及也带来了一系列伦理问题，包括不公平问题，即不同国家、地区、人群和阶级之间享有技术权利的不平等；风险问题，即技术系统变得日益复杂，技术的方法与目的之间发生断裂，难以预料的技术风险正在系统中产生；威胁问题，主要是技术发展产生的威胁，包括对人、人际关系与自然物的重塑引发的大量伦理和监管难题。因此，应制定教育领域可信的人工智能框架，并通过有效治理确保教育中的人机协同沿着规范有序的方向发展。

人工智能、互联网、大数据等新一代信息技术需要大批高素质创新型人才。党的二十大提出，推进教育数字化，建设全民终身学习的学习型社会、学习型大国。智能技术的不断突破和我国教育改革与发展的内在需求对教育提出了新的诉求，需要给予高度关注。

新时期我国教育改革有三个现实关切：一是迫切需要转变教育理念，提升数字化思维和意识。面对以人工智能为代表的新一代信息技术和数以亿计学习者的数字化学习变革诉求，数字化思维和意识尤为重要。学校及区域推动教育改革，需要改变课堂教学中数字设备及教学资源的机械性应用模式和教育教学管理中数字技术简单叠加式应用的工具性思维，超越当前的“表象式”改革诉求，系统谋划和引领学校的改革与发展。二是缺乏智能技术变革教育的循证研究和社会实验。大规模的教育改革实践将引发教育系统性变革，也将带来教育研究范式的转变，实验研究方法和证据意识的重要性将进一步凸显。教育社会实验从某一社会现象出发研究教育社会实践活动，发现隐形进程，揭示智能时代教育变革的规律，提出应对方法或干预措施，为改进教育实践活动提供新的途径和方法论。我国正在开展长周期、大范围、跨领域的社会实验，探索人工智能融入教育的规律与路径。三是智能化评价手段和机制尚不健全。深化新时代教育评价改革，要求利用人工智能、大数据等智能技术构建跨区域、跨场景的教育测评系统平台和工具，优化数据采集标准，形成基于多元多模态数据的教育评价体系，探索开展学生学习情况全过程纵向评价、德智体美劳全要素横向评价的全新方式。目前，我国智能化评价工具和标准尚有巨大进步空间，评价体系仍不完善，还有很长的一段路要走。

为了破解教育改革与发展中的难点问题，应积极促进科教融汇，推进教育教学场景的多元化变革。

第一，按优先级分类界定变革场景。场景是综合描述特定时间、空间、人物和事件等所构成的统一体。场景模糊和场景泛化是教育教学实践中面临的主要问题。一方面，变革场景模糊源于教育变革外驱力与教育改革内生动力的耦合机制不协调，即面对智能技术的迭代更新与社会转型的持续加速，教育系统变革的适应性不足。另一方面，应用场景泛化源于智能技术应用于教育教学的“双盲盒”现象，即“技术黑盒子”和“方案空盒子”，表现为在产品开发中关键核心技术的缺失，以及技术开发者对产品的应用场景、兼容环境及衔接时序的不确定与不明确等，这是教育数字化转型的一大瓶颈。因此，我们需要认识到挖掘需求与定义场景是系统性变革的主要动力来源，基于师生在教、学、考、评、管等具体教育环节中的真实需求，按照优先级分类界定变革场景。

第二，按成熟度分步推进教学变革。教育信息化有效支撑了教育改革与发展，其历史进程已展现出科技赋能教育的价值。然而，在科技融入教育的过程中仍存在对智能技术价值的认知偏差，人们往往高估智能技术的即时作用，低估其长期效应。有的区域或学校会脱离教育实际发展情况，“盲目”引入昂贵的智能技术及设备，短期内造成高投入低回报的问题，阻碍教育数字化转型的发展进程并弱化整体效益。因此，需要按照教育数字化成熟度渐进、灵活地推动教育变革。首先，研判区域及学校的数字化转型阶段，需要综合考虑教育教学业务改变的迫切性、师生及相关干系人心理准备和数字素养、技术环境及资源准备情况等。其次，设计教育数字化转型梯次发展的战略规划，保障数字时代教育改革的目标递进、机制设置及文化形成等。最后，因地制宜构建技术供给与教育场景需求的持续演进机制，在需求牵引、应用为王原则的指引下分步推进教学变革。

第三，基于推演具象表征变革过程。传统教育教学研究和教学实验难以厘清教育变革的深层机制，对教育实践的解释力和指导性不足，教育理论常被指“中看不中用”“脱离实践”“低水平重复”等。教育理论需要观照教育变革的全域性与复杂性，挖掘变革背后的结构性原因与内隐性规律，因而需要引入多元循证研究、数据密集型研究和教育智能计算等手段，具象表征变革过程。一方面，教育社会实验基于大规模、长周期的数据，观察并阐释教育教学实践活动的隐形进程，在挖掘教育教学规律的基础上形成干预措施，进而实现教育教学实践的改进。另一方面，仿真模拟通过建立与真实教育系统平行的数字孪生系统，模拟复杂教育现实中多重变量的交互变化，可视化呈现教育演化的过程与趋势，进而指导并优化真实教育系统。

第四，遵循伦理原则强化技术治理。智能技术教育应用的伦理值得高度关注，现实生活中涌现出一系列负面案例，如算法推荐导致信息茧房、短视频沉迷影响注意力、“拍照搜题”惰化思维能力等。智能技术在学校教育中既存在不当使用的现象，也存在过度使用和逃避使用的现象，需要开展有效的智能技术治理才能保障教育系统变革的有序推进。面向智慧社会的教育治理，一是要保障人工智能等技术融入教育生态的规范性和有序性，确保技术是合乎伦理、符合法律、符合教育规律的。二是要利用新技术助力形成精准化、精细化、高效化的教育治理机制，实现教育治理体系与能力的现代化。

【信息来源 : 人民教育】